第1章
高光谱遥感概论
什么是高光谱遥感 · 高光谱与多光谱的区别 · 发展历程
基础概念
第2章
高光谱成像原理
成像光谱仪原理 · 推扫式与凝视式 · 光谱与空间分辨率
成像传感器
第3章
高光谱数据特性
数据立方体 · 光谱维与空间维 · 图谱合一 · 冗余与信息量
数据结构特性
第4章
高光谱数据获取平台
星载 · 机载 · 地面 · 无人机平台特点与对比
平台遥感
第5章
高光谱数据预处理（一）
辐射定标 · 大气校正 (FLAASH/6S) · 几何校正
预处理校正
第6章
高光谱数据预处理（二）
坏线修复 · 条纹去除 · 光谱平滑 · 数据归一化
预处理修复
第7章
高光谱数据降维（一）
波段选择 (信息量/相关性) · 最佳指数法
降维波段选择
第8章
高光谱数据降维（二）
特征提取 (PCA/MNF) · 流形学习 (LLE/Isomap)
降维特征提取
第9章
混合像元分解（一）
线性光谱混合模型 · 端元提取 (PPI/N-FINDR/VCA)
分解端元
第10章
混合像元分解（二）
丰度反演 (FCLS/UCLS) · 非线性混合模型简介
分解丰度
第11章
高光谱图像分类（一）
监督分类 (SVM/随机森林) · 非监督 (K-Means/ISODATA)
分类机器学习
第12章
高光谱图像分类（二）
深度学习 (1D/2D/3D-CNN) · 光谱-空间联合分类
深度学习CNN
第13章
高光谱图像分类（三）
迁移学习 · 半监督学习在高光谱分类中的应用
迁移学习半监督
第14章
高光谱目标探测（一）
异常探测 (RX/子空间RX) · 光谱匹配 (SAM/SID)
探测异常
第15章
高光谱目标探测（二）
约束能量最小化 (CEM) · 自适应匹配滤波 (AMF)
探测滤波
第16章
高光谱变化检测
光谱角变化检测 · 变化向量分析 · 多时相分类比较
变化检测多时相
第17章
高光谱参数反演（一）
植被参数反演 (叶面积指数/叶绿素/氮含量)
反演植被
第18章
高光谱参数反演（二）
水质参数反演 (叶绿素a/悬浮物/CDOM) · 土壤参数
反演水质/土壤
第19章
高光谱矿物填图
矿物光谱特征 · 光谱吸收指数 · 矿物识别与填图
矿物填图
第20章
高光谱农业应用
作物长势监测 · 病虫害监测 · 产量估算 · 精准农业
农业应用
第21章
高光谱林业应用
树种识别 · 森林健康监测 · 生物量估算
林业生态
第22章
高光谱环境应用
水体富营养化 · 土壤重金属 · 大气污染监测
环境监测
第23章
高光谱地质应用
岩石矿物识别 · 油气勘探 · 矿山环境监测
地质勘探
第24章
高光谱军事应用
伪装目标识别 · 战场环境感知 · 化学毒剂探测
军事安全
第25章
高光谱数据管理与存储
HDF5 · ENVI格式 · GeoTIFF · 数据压缩技术
存储格式
第26章
高光谱数据处理软件
ENVI/ERDAS/SNAP · Python工具链 (GDAL/Spectral/Scikit-learn)
软件Python
第27章
高光谱与多源数据融合
与LiDAR/SAR/高空间分辨率影像融合
融合多源
第28章
高光谱遥感前沿技术
AI结合 · 轻量化传感器 · 高光谱视频
前沿AI
第29章
高光谱应用系统设计与开发
需求分析到部署 · WebGIS可视化 · 移动端应用
系统开发
第30章
综合案例实战
城市水体叶绿素a浓度反演与制图 · 全流程决策报告
实战综合